Cada vez que alguien utiliza una inteligencia artificial para escribir un correo, generar una imagen o resolver una pregunta, la respuesta aparece en segundos. No vemos fábricas, trabajadores ni materiales. Todo parece ocurrir dentro de una pantalla, como si la tecnología funcionara prácticamente sola. Pero esa aparente sencillez esconde una realidad bastante más compleja.
Detrás de los sistemas de inteligencia artificial existen miles de personas encargadas de clasificar datos y revisar contenidos, enormes instalaciones informáticas que consumen electricidad constantemente y cadenas de suministro que comienzan en minas situadas a miles de kilómetros de los usuarios.
Estos costes protagonizaron un seminario internacional celebrado el 20 de octubre de 2026 en la Universidad de Deusto, en Bilbao. Organizado por la Fundación Alboan, el encuentro reunió a investigadores y especialistas para debatir hasta qué punto el crecimiento de la IA está trasladando parte de sus consecuencias sociales y ambientales a comunidades que apenas participan de sus beneficios.
Los trabajadores invisibles que hacen posible la inteligencia artificial
Una inteligencia artificial puede aprender a reconocer imágenes violentas, identificar comportamientos peligrosos o distinguir información sensible. Sin embargo, una parte de ese trabajo comienza con personas que revisan y clasifican contenidos. En países como Kenia, Venezuela y Filipinas, la externalización de estas tareas ha creado oportunidades laborales, pero también ha provocado denuncias por salarios reducidos, precariedad y exposición prolongada a materiales perturbadores.
Durante el seminario, Adio-Adet Dinika, investigador del Distributed AI Research Institute (DAIR), explicó cómo este trabajo humano queda frecuentemente oculto detrás de los productos tecnológicos. Sus observaciones se apoyan en Data Workers’ Inquiry, una iniciativa que documenta las experiencias de quienes sostienen parte de la economía digital.
Uno de sus testimonios, recopilado por Fasica Berhane Gebrekidan, describe las consecuencias psicológicas que sufrieron antiguos moderadores de contenidos de Facebook en Nairobi tras revisar repetidamente imágenes de violencia extrema y abuso. No todas las tareas de entrenamiento de IA implican observar este material. Sin embargo, el caso demuestra que la automatización puede depender de trabajadores expuestos a riesgos que rara vez aparecen en la conversación pública.
La enorme factura eléctrica de una tecnología que parece invisible
El segundo problema está relacionado con la infraestructura necesaria para desarrollar y ejecutar los modelos de inteligencia artificial. Según las últimas proyecciones de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), los centros de datos consumieron aproximadamente 485 teravatios hora de electricidad en 2025. Para 2030, esa cifra podría alcanzar los 950 TWh.
Durante el encuentro, Verónica Bolón-Canedo, investigadora de la Universidade da Coruña, advirtió sobre la necesidad de evaluar los recursos que requiere la tecnología antes de utilizarla indiscriminadamente. Su intervención también planteó alternativas, como desarrollar algoritmos más eficientes y aprovechar el calor residual de los centros de datos para calefaccionar edificios.
Estas iniciativas forman parte de lo que se conoce como IA verde, un enfoque que busca reducir el coste computacional y energético de los sistemas inteligentes. No significa que cada consulta individual tenga necesariamente un impacto ambiental elevado. El problema aparece al sumar millones de operaciones, el entrenamiento de grandes modelos y la construcción de nuevas infraestructuras.
Del Congo a Colombia: los minerales que sostienen la revolución tecnológica
El último eslabón de esta historia está muy lejos de Silicon Valley. La fabricación de dispositivos electrónicos, sistemas de almacenamiento energético e infraestructuras digitales depende de minerales cuya extracción se concentra en determinadas regiones del planeta. Según la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD), la República Democrática del Congo produjo el 74% del cobalto mundial en 2023. La organización advierte que el crecimiento de la economía digital puede intensificar las presiones ambientales y sociales sobre los países productores.
Durante el seminario de Alboan, Janvier Nshokano, vinculado a la diócesis de Bukavu, y Martha Lucía Márquez Restrepo, directora del centro colombiano CINEP/PPP, abordaron las consecuencias del extractivismo y las disputas territoriales para las comunidades locales. La cuestión no consiste solamente en utilizar menos tecnología, sino en determinar quién obtiene sus beneficios, quién soporta sus costes y qué responsabilidades tienen las empresas que controlan estos sistemas.
Los especialistas también destacaron la necesidad de establecer mecanismos de transparencia y cooperación internacional para regular una industria dominada por grandes compañías estadounidenses y chinas.
La inteligencia artificial puede contribuir a la investigación científica, mejorar servicios y facilitar numerosas tareas. Pero su desarrollo no ocurre en un espacio virtual separado del mundo físico. Detrás de cada avance siguen existiendo personas, energía y recursos naturales. Y comprender esa realidad será tan importante como perfeccionar los algoritmos que utilizamos diariamente.
